정의 사전 학습된 대규모 언어 모델을 특정 도메인이나 작업에 적응시키기 위해 추가 도메인 특화 데이터로 학습하는 과정입니다. Fine-tuning을 통해 조직은 처음부터 재학습하지 않고도 모델 동작을 커스터마이징할 수 있습니다. 왜 중요한가Fine-tuning은 조직이 모델에 독점 로직을 임베드하는 방법이지만, 오염된 학습 데이터나 fine-tuning 중 타협으로 인해 탐지하기 어려운 백도어나 의도하지 않은 동작이 주입될 수 있습니다.